記事「データサイエンスと機械学習（第23回）：LightGBMとXGBoostが多くのAIモデルを凌駕する理由」についてのディスカッション

MetaQuotes 2024.07.29 08:32

これらの高度な勾配ブースティング決定木(GBDT)技術は、優れた性能と柔軟性を提供し、金融モデリングやアルゴリズム取引に最適です。これらのツールを活用して取引戦略を最適化し、予測精度を高め、金融市場での競争力を高める方法を学びましょう。

勾配ブースティング決定木(GBDT)は、主に回帰と分類タスクに使用される強力な機械学習手法です。複数の弱い学習機（通常は決定木）の予測を組み合わせて、強力な予測モデルを作成します。

核となる考え方は、モデルを順次構築していき、それぞれの新しいモデルで前のモデルの誤差を修正しようとすることです。

次はブースト決定木の例です。

Extreme Gradient Boosting (XGBoost)：勾配ブースティングの一般的で効率的な実装です。
Light Gradient Boosting Machnine (LightGBM)：特に大規模なデータセットで高いパフォーマンスと効率を発揮するように設計されています。
CatBoost：カテゴリ特徴量を自動的に処理し、過剰適合に対して頑健です。

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